scipy.optimize.ridder¶
- scipy.optimize.ridder(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, maxiter=100, full_output=False, disp=True)[源代码]¶
用Ridder方法在区间内求函数的根。
- 参数
- f功能
返回数字的Python函数。f必须是连续的，并且f(A)和f(B)必须有相反的符号。
- a标量
括号间隔的一端 [a,b] 。
- b标量
括号间隔的另一端 [a,b] 。
- xtol数字，可选
计算出的根
x0将会令人满意np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol)，在哪里x就是它的确切根部。该参数必须为非负。- rtol数字，可选
计算出的根
x0将会令人满意np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol)，在哪里x就是它的确切根部。参数不能小于其默认值4*np.finfo(float).eps。- maxiter整型，可选
如果在以下方面未实现融合 maxiter 迭代，则会引发错误。必须>=0。
- args元组，可选
包含函数的额外参数 f 。 f 由以下人员调用
apply(f, (x)+args)。- full_output布尔值，可选
如果 full_output 为false，则返回根。如果 full_output 为True，则返回值为
(x, r)，在哪里 x 是根，并且 r 是一种RootResults对象。- disp布尔值，可选
如果为True，则在算法不收敛时引发RuntimeError。否则，收敛状态将记录在任何
RootResults返回对象。
- 退货
- x0浮动
零分，共零分 f 之间 a 和 b 。
- r ：
RootResults(在以下情况下出席full_output = True)RootResults(如果FULL_OUTPUT=True则存在) 对象，该对象包含有关收敛的信息。具体地说，
r.converged如果例程收敛，则为True。
参见
brentq,brenth,bisect,newton一维寻根
fixed_point标量定点仪
注意事项
用途 [Ridders1979] 方法来查找函数的零。 f 在争论之间 a 和 b 。莱德斯的方法比二分法更快，但通常不如布伦特例程快。 [Ridders1979] 提供了算法的经典描述和源代码。描述也可以在任何最新版本的“数字处方”中找到。
这里使用的例程与标准演示文稿略有不同，以便更加注意容忍度。
参考文献
示例
>>> def f(x): ... return (x**2 - 1)
>>> from scipy import optimize
>>> root = optimize.ridder(f, 0, 2) >>> root 1.0
>>> root = optimize.ridder(f, -2, 0) >>> root -1.0